Ce selecție binară, Sisteme de programe pentru timp real


Presentation on theme: "Sisteme de programe pentru timp real"— Presentation transcript:

Holland Algoritmi evolutionisti — Germania, I. Rechenberg, H. Schwefel Programare geneticaJ. Koza Optimizare Programare automata: evolueaza programe sau proiecteaza automate celulare Invatare automata Modele economice Modele ecologice Evolutia populatiilor Modele ale sistemelor sociale 4 5 Introductere - cont GA — opereaza asupra ce selecție binară populatii de solutii potentiale — aplica principiul supravietuirii pe baza de adaptare fitness Fiecare generatie — o noua aproximatie a solutiei Evolutia unei populatii de indivizi mai bine adaptati mediului Modeleaza procese naturale: selectie, recombinare, mutatie, migrare, localizare Populatie de indivizi — cautare paralela 5 6 2.

Scopul lucrarii: prezentarea celor mai cunoscute metode de sortare a tablourilor. Algoritmii de sortare se deosebesc intre ei prin eficienta, timp de executie necesar, exprimat prin functia O. Sint folositi pentru aprecierea eficientei si: numarul compararilor de chei efectuate pentru sortare Cmai ales atunci cind cheile sint siruri lungi de caractere si numarul miscarilor asignarilor de elemente M ce selecție binară cind dimensiunea elementelor tabloului este mare, in aceasta situatie fiind indicat ca pentru sortare sa se foloseasca un tablou paralel de cursori la elementele celui initial. Acesti indicatori depind de numarul elementelor tabloului N. Sortarea prin insertie Principiu: tabloul este vazut ca fiind format din doua subtablouri a[1], a[2],

Ce selecție binară de baza Genereaza populatia de indivizi initiali gene Reprezentarea ce selecție binară Functie de fitness Genereaza populatia de indivizi initiali gene Evalueaza functia obiectiv Criteriul de oprire indeplinit? Diverse scheme de recombinare O posibilitate — imperechere aleatoare La fel cu Crossing Over din genetica Un procent PM din indivizii noii populati sunt selectati si se imperecheaza aleator Un crossover point este selectat pentru fiecare pereche acelasi sau diferit cu probabilitate Informatia este schimbata intre cei doi indivizi ce selecție binară baza pct de crossover 12 13 Crossover 13 14 Mutatie cu perturbatii mici aleatoare Offspring - mutatie Mutatie cu perturbatii mici aleatoare Diverse forme de mutatie, depind de reprezentare Mutatie — explorare vs exploatare Schema simpla Fiecare bit are o probabilitate de mutatie 14 16 Efectul mutatiei si a selectiei 16 ce selecție binară 4 Exemplu Calculez maximul unei functii f x1, x2, Selectie Primul pas este atribuirea de fitness.

creați un site web și câștigați bani

F total 11 Nr de indivzi 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Valoare fitness 2. Se defineste apoi o vecintate pentru fiecare individ selectat.

Se selecteaza un alt individ pt recombinare din vecintate best, fitness proportional, ce selecție binară aleator. Tour ia valori intre Nind Relatie intre Tour ce selecție binară intensitatea de selectie Dimensiune turne 1 2 3 5 10 30 Intensitate selectie 0. Mutatie Dupa recombinare — mutatia descendentilor Valori din descendenti sunt mutati prin inversiune binar sau adaugarea unor valori mici aleatoare pasul de mutatiecu probabilitati mici Probabilitatea de mutatie este invers proportionala cu numarul de valori dimensiune individ Cu cat avem indivizi mai lungi cu atat ce selecție binară mai mica probabilitatea de mutatie 50 51 7.

Sa se determine numarul de obiecte din fiecare tip care sa se includa intr-o colectie a. Fiecare obiect are asociata o pozitie in sirul binar 0 — obiectul nu este in solutie 1 — obiectul este in solutie Operatori genetici: - selectie turneu - one-point crossover - bit-flip mutation.

perspective forex espoo

Daca distanta 4,1 mai mica decat 4,5selectez 1 ca urmatorul oras din copil. Deoarece 1 apare deja in copil, selectez x Legaturi 5 sunt 5, 0 si 5, 4dar atat 0 cat si 4 apar in copil.

toate strategiile pentru 60 de secunde

Alegem un oras neselectat 3 - copil Aceeasi metoda pt a genera celalat descendent